## SISTEM INFORMASI PETIR (SIP) DENGAN METODE LIGHTNING DISTRIBUTION (LD) DI WILAYAH SUMATERA BARAT
Andrew Kurniawan Vadreas*, Primas Emeraldi**, Ariadi Hazmi** *Mahasiswa S2 Teknik Elektro Univertsitas Andalas ** Teknik Elektro Universitas Andalas
Abstrak— Paper ini memetakan 200 lokasi sambaran petir di daerah Sumatera  Barat. Pemetaan lokasi sambaran  petir  sebagai  bagian  dari  Sistem  Informasi  Petir  (SIP)  dirancang  dengan  metode Lightning Distribution (LD).  Lokasi  sambaran  petir  diperoleh  menggunakan  metode  refleksi  ionosfer  untuk mengetahui  jarak  sambaran  petir  dari  stasiun  pendeteksi  petir  dan  metode Magnetic  Direction  Finding (MDF)  untuk  mendapatkan  arah  dari  sambaran  petir.  Data  arah  kemudian  diproses  untuk menghasilkansuatulokasikejadianpetir,  kemudian  lokasitersebutakan  ditampilkan  pada Google  Maps . Setelah itu di proses dengan metode Lightning Distribution yang merupakan bentuk pemetaan kerapatan sambaran  petir  dengan  menggunakan  “Format  File  grid”,  dimana  setiap  grid  diukur  sebesar  1  x  1  km 2 yang  disebut  dengan Local  Flash  Density (LFD).  Jika  terdapat  beberapa  titik  sambaran  pada  satu  grid akan  merubah  warna  yang ada  pada peta  sesuai  seberapa banyak jumlah sambaran pada  satu grid  yang merupakan  perhitungan Probabilistic  Flash  Density (PFD).  Penggambaran  besarnya  skala  bahaya  petir berupa  variasi  perubahan  warna  pada  titik  sambaran  dimana  warna  hijau  mewakili  jumlah  minimum kerapatan  sambaran  yang  berisikan  satu  titik  sambaran  dan  warna  merah  mewakili  jumlah  maximum kerapatan  sambaran  yang  berisikan  lebih  dari  sepuluh  titik  sambaran.  Berdasarkan  warna  distribusi sambaran petir daerah Kabupaten Agam dan Payakumbuh memiliki tingkat sambaran petir tertinggi pada periode penelitian ini.
Kata kunci :  refleksi ionosfer, magnetic direction finding (MDF), lightning distribution, sistem informasi petir, dangoogle maps API.
Abstract— This  paper  mapped  200  locations  of  lightning  strikes  in  West  Sumatra  province.  Mapping the location of lightning strikes as part of Lightning Information System  was designed with the method of  Lightning  Distribution  (LD).  To  get  the  location  of  lightning  strikes  obtained  from  the  calculation reflection of ionosphere method to determine the distance of a lightning strike from stations of lightning and methods of Magnetic Direction Finding (MDF) to get directions from the lightning strike. Direction data obtained processed to generate a lightning incident location, then that location will be displayed on Google  Maps.  After  that  in  the  process  of  Lightning  Distribution  method  which  is  a  form  of  lightning strike density mapping by using the "File Format" grid, where each grid was measured to be 1 x 1 km 2 called the Local Density Flash (LFD). If there are multiple point strikes on the grid will change the color that is on the map fit how many number of strikes on the grid which is a Probabilistic computation Flash Density (PFD). The depiction of the scale of danger  lightning in the form of variations color changes at the point where the bolt of green color represents the minimum number density of lightning strikes that contains  a  single  point  and  the  red  color  represents  the  maximum  number  density  of  strikes  which contains more than ten points strike. Based on the color distribution of lightning strikes and Payakumbuh Agam area has the highest rate of lightning strikes in the study period.
Key words:  reflection  ionosphere,  magnetic  direction  finding  (MDF),  lightning  distribution,  lightning information system, and google maps API.

## I. PENDAHULUAN
P erubahan  iklim  yang  semakin  ekstrim  dari tahun-ketahun  mengakibatkan  berbagai  macam bencana  alam salah  satunya  petir. Petir merupakan suatu proses peristiwa di atmosfir berupa pelepasan
muatan  listrik  dari  awan  bermuatan.  Pada  saat pelepasan muatan ini menuju suatu objek, yang kita sebut  dengan  sambaran  petir.  Mengingat  adanya kemungkinan  kerusakan  akibat  sambaran  petir cukup  berbahaya,  salah  satunya  terhadap  jaringan listrik [1].
Berbagai  upaya  dilakukan  untuk  mengatasi masalah tersebut,  oleh  karena itu dibutuhkan suatu sistem yang dapat memberikan informasi kerawanan sambaran petir pada suatu daerah untuk mendapatkan  nilai-nilai  kerawanan  sambaran  petir sehingga  bisa  dipetakan  secara  digital.  Dalam penelitian  ini  diharapkan  suatu  model  peta menggunakan Sistem Informasi Geografis (SIG).
Di Sumatra  Barat  sendiri perlu suatu sistem pemantauan  petir  untuk  melihat  kondisi  daerahnya yang  banyak  terjadi  petir,  sulitnya  pengumpulan informasi  tanpa  adanya  suatu  sistem  komunikasi data  yang  saling  terintegrasi  menjadi  kebutuhan bagi  para  peneliti  akan  informasi  petir  karena pentingnya  data  visual  untuk  menginterprestasikan data numerik dari suatu kejadian petir.
Dalam  berbagai  penelitian  yang  selama  ini dilakukan untuk mencari kerawanan sambaran petir salah  satunya  menggunakan  metode Simple Additive Weighting (SAW) yaitu analisis keputusan multi kriteria dengan metode penjumlahan terbobot [2].  Metode  ini  melakukan  analisis  dengan mengumpulkan  data  sambaran  petir  lebih  kurang selama  10  tahun  untuk  mendapatkan  hasil.  Maka dari  itu  bisa  dilihat  dari  waktu  penelitian  yang relatif  lama  dalam  mengumpulkan  data.  Tapi dengan menggunakan metode
Lightning
Distribution (LD)  bisa  mempercepat  waktu  dalam pengolahan karena dalam metode ini mengolah data secara  real  time  dimana  saat  terjadinya  sambaran petir  data  langsung  masuk  kedalam  sistem  yang kemudian diolah menjadi Sistem Informasi Petir.
Kebutuhan akan informasi mengenai sambaran  sangat  penting  dalam  perancangan bangunan  suatu  daerah.  Kejadian  petir  yang  tidak dapat diprediksi membutuhkan data informasi petir yang terjadi didaerah tersebut.
Jadi  Sistem  Informasi  Petir  (SIP)  adalah penggambaran  besarnya  skala  bahaya  petir.  Data SIP  didapat  dari  peta  tingkat  kerawanan  bahaya sambaran  petir  sehingga  bisa  digunakan  untuk mengurangi  resiko  akibat  sambaran.  Pada  daerah dengan  tingkat  kerawanan  bahaya  sambaran  petir yang tinggi tentunya diupayakan untuk mendirikan bangunan  bangunan  dengan  struktur  tahan sambaran  petir  atau  memperhitungkan  jika  terjadi sambaran petir kita bisa meminimalisir korban [3].
Dalampembuatan  Sistem Informasi Petir ini melibatkan beberapa komponen sistem diantaranya :
a. Sistem Informasi Geografis (SIG)
Suatu  sistem  yang  dapat  mendukung pengambilan  keputusan  spasial  dan  mampu mengintegrasikan deskripsi-deskripsi lokasi dengan karakteristik-karakteristik fenomena yang ditemukan  di  lokasi  tersebut.  Pengintegrasian  SIG merangkul dan merepresentasikan sistem informasi
lainnyamenggunakan  teknologi  komputer  untuk mengintegrasikan, memanipulasi dan menampilkan informasi  yang  ada  di  suatu  area  geografi, lingkungan, dan karakteristik yang mengikuti suatu daerah  geografi  yang  digunakan  oleh  berbagai bidang ilmu [4].
b. Google Maps API
Sebagai  media  pemetaan  sistem  informasi geografis  pada  penelitian  ini  merupakan  layanan gratis Google yang cukup popular yang merupakan library JavaScript.
c. PHP  ( Personal  Home  Page  Hypertext Preprocessor ) PHP  merupakan  bahasa  pemrograman berbasis web dengan menggunakan server. Seluruh aplikasi  berbasis  web  dapat  dibuat  dengan  PHP. Namun  kekuatan  yang  paling  utama  PHP  adalah pada  konektivitasnya  dengan  system  database  di dalam web.
Sistem  database  yang  dapat  didukung  oleh PHP antara lain :
1. Oracle
2. MySQL 3. Ms. Access
4. Sybase
5. PostgreSQL
d. APACHE

## II. METODE PENELITIAN
Metode  Lightning  Distribution  merupakan bentuk  pemetaan  kerapatan  sambaran  petir  dengan menggunakan  “Format  File  grid”,  dimana  setiap grid diukur sebesar 1 x 1 km 2 yang disebut dengan Local Flash Density (LFD), jika  terdapat  beberapa titik  sambaran pada  satu  grid akan  merubah  warna yang ada pada peta sesuai seberapa banyak jumlah sambaran  pada  satu  grid  yang  merupakan perhitungan  probabilitas  dari  kerapatan  sambaran petir [5].
Hitungan dalam Metode Lightning Distribution :
• Setiap  grid  perhitungan  waktu  1  grid/km LFD [6].
Untuk menentukan Format File grid, dimana setiap  grid  diukur  sebesar  1  x  1  km 2 yang  disebut dengan  LFD.  Baik  pada  DMS  ( degree  minute second )  maupun  DD  ( decimal  degree ),  perlu diketahui  berapa  ketelitian  pada  suatu  nilai kordinat.  Karena  di  wilayah  katulistiwa  jarak  1 o sama  dengan  jarak  111,321  km.  Maka  perlu diperhatikan  kesalahan  yang  terjadi  jika  kita mengabaikan  suatu  angka  menit  atau  detik  pada DMS atau suatu nilai digit dalam kordinat DD
Karena  pada  DMS,  1 o =  3600”  =  111,321 km,  maka  1”  kira-kira  sama  dengan  jarak  30  m. Maka  perubahan  nilai  kordinat  sebesar  1”  berarti penyimpangan  jarak  sejauh  30m.  Andai  jika  kita
bisa  mentolerir  kesalahan  sampai  100  m,  berarti kesalahan kordinat tidak boleh lebih besar dari 3,3”.
Pada  sistem  DD,  juga  perlu  diperhatikan jarak  yang  diwakili  oleh  setiap  digit  di  belakang koma. Perubahan satu satuan pada digit pertama di belakang koma mempunyai nilai jarak lebih dari 11 Km.  Perubahan  satu  unit  pada  digit  kedua  di belakang  koma  berarti  1,1  km.  Demikian seterusnya.Berarti  jika  kita  hanya  mentolerir kesalahan sampai  100  m,  maka  kordinat  DD  harus dibuat setidaknya sampai 4 digit di belakang koma.
Karna  pada  google  maps  menggunakan  DD jadi  dapat  dihitung  dalam  1  km  didapatkan  dari hasil DD (decimal degree) adalah 0,0089830310543384  dari  pembagian  1 o dibagi dengan  111,321  km  setidaknya  dalam  koordinat DD  mengambil  4  digit  dibelakang  koma  sehingga didapatkan  sebesar  0,0089 o dalam  satuan  DD (decimal degree).
• Focal  Flash  Density (FFD)  merupakan defenisi  dari  segala  bentuk  aktivitas  dan evaluasi dari resiko sambaran petir terhadap bangunan [7]. Proses  dalam  penentuan  FFD  dibedakan dalam 4 kategori bahaya :
1. (ND)  Sambaran  pada  bangunan  ND  = Ng.Ad.Cd.10-6 2. (NM) Sambaran ketanah “dekat” bangunanNM = Ng.Cd.10-6 3. (NL) Sambaran Kejaringan Listrik terhubung bangunan 4. (NI) Sambaran “dekat” jaringan listrik yang terhubung bangunan
Dimana :
Ad   =   luas daerah efektif sambaran (km 2 ) Ng   =  kerapatan  sambaran  petir  ke  tanah (sambaran / km 2 tahun).
Dimana  Cd  merupakan  lokasi  relative  yang dibedakan antara 4 :
1. objek  yang  dikelilingi  objek-objek  yang tinggi  atau  pohon-pohon  dengan  nilai  Cd (0,25)
2. Objek  yang  dikelilingi  oleh  objek-objek yang rendah atau pohon-pohon dengan nilai Cd (0,50)
3. Tidak  adanya  objek-objek  sekitar  daerah sambaran petir dengan nilai Cd (1)
4. Terpisah dari Objek di puncak bukit dengan nilai Cd (2) Dengan  demikian  kita  dapat  menjelaskan dampak/ akibat sambaran petir terhadap Konstruksi bangunan,  fungsi  bangunan,  penghuni  dan  pusat pelayanan.
• Probabilistic Flash Density (PFD) bertujuan untuk lebih
mempertimbangkan
kemungkinan  yang  terjadi  dari  hasil-hasil yang didapat dari LFD dan FFD [8]. Begitu  juga  halnya  dalam  Estimasi  PFD. Dengan  Elips  probabilitas  yang  bertujuan  untuk lebih mempertimbangkan  kemungkinan dari hasil- hasil  yang  didapat  dari  LFD  dan  FFD,  dalam kinerja  elips  probabilitas  dipisahkan  dalam  10%  - 99%  irisan  elips  (dalam  hitungan  distribusi  gaus). Dalam satu grid bisa terdiri dari
beberapa  banyak  irisan  elip  dengan  jumlah ketebalan irisan yang berbeda.

## Gambar 2.1. Estimasi PFD [8].
Perancangan  SIP  dimulai  dengan  disain input data  yang dikirimkan oleh stasiun pendeteksi sambaran petir (sensor medan magnet petir) melalui PicoScope yang  merupakan hardware yang  akan membaca  data  analog  dari  stasiun  pendeteksi sambaran  petir  yang  kemudian  mengubahnya kedalam  data  digital,  yang  diolah  dengan menggunakan  metode  refleksi  ionosfer  untuk mencari jarak sambaran petir dari stasiun petir dan metode Magnetic  Direction  Finder (MDF)  untuk mendapatkan  arah  dari  sambaran  petir.  Data  arah yang  dihasilkan  dikumpulkan  dan  diproses sehingga menghasilkan suatu lokasi kejadian petir. Setelah  itu  data  disimpan  kedalam  database yang  akan  dipetakan  dan  ditampilkan  ke  google maps  dengan  website  secara  online.  Dalam menampilkan  sambaran  petir  yang  dipetakan menggunakan  metode  LD  yaitu  bentuk  pemetaan kerapatan  sambaran  petir  dengan  menggunakan “Format  File  grid”,  dimana  setiap  grid  diukur sebesar  1  x  1  km 2 yang  disebut  dengan  LFD,  jika terdapat  beberapa  titik  sambaran  pada  satu  grid akan  merubah  warna  yang  ada  pada  peta  sesuai seberapa  banyak  jumlah  sambaran  pada  satu  grid
Akses Halaman Admin
Home Login
Maps
Lightning Strike (LS) Maps Local Flash Density (LFD) Maps Probabilistic Flash Density (PFD) Logout Start End h1 Sk yw av e Groundwave D Ground Re = 6367 km Ionosphere Sensor Simpan koordinat Start Kirim Data dari Client setiap stasiun Data diproses dengan Metode MDF & refleksi ionosfer dari stasiun pendeteksi petir Check validasi koordinat Jik a sa lah Jika benar A Tampilkan Data Koordinat Pada
Google Maps
Proses Penggambaran
Skala Bahaya Petir Dengan metode Lightning Distribution (LD) Sistem Informasi Petir (SIP) Finish A
yang  merupakan  perhitungan  probabilitas  dari kerapatan  sambaran  petir  [5].  Proses  dari perancangan SIP ini dapat dilihat pada gambar 2.2.

## Gambar 2.2. Aliran SIP
Data  analog  dari  stasiun  pendeteksi sambaran  petir  diubah  kedalam  data  digital,  yang diolah  dengan  dua  metode  salah  satunya  dengan menggunakan  metode  refleksi  ionosfer  yang  dapat dilihat pada gambar 2.3.

## Gambar 2.3. pencarian jarak sambaran petir dengan metode refleksi ionosfer [9]
Dari  gambar  diatas  didapatkan  proses pencarian jarak sambaran petir dengan rumus [9] : h1  = 𝑅𝑒 [𝑐𝑜𝑠 2 ( 𝐷 2𝑅𝑒 ) − 1] + √{𝑅𝑒 2 [𝑐𝑜𝑠 2 ( 𝐷 2𝑅𝑒 − 1)] + ( 𝑐.𝑡 1 +𝐷 2 ) 2 } Keterangan : h1   =  tinggi refleksi ionosphere Re  =  jari-jari bumi C =  kecepatan cahaya (m/s) D =  jarak ke kanal petir t 1 =  T 1 +  T 2 perbedaan  waktu  datang  first skywave  dengan  ground  wave  (s)= 0.0002052
Aktivitas Diagram salah satu cara memodelkan  event-event  yang  terjadi  dalam  suatu aplikasi  web  untuk  visualisasi  SIP  menggunakan google maps yang dapat dilihat pada gambar 2.4.
Gambar 2.4. Aktivitas Diagram Aplikasi Web

## SIP

## III. HASIL DAN DISKUSI
3.1.  Hasil Pencarian LFD,  FFD  dan  PFD dengan metode LD
Pada  bagian  hasil  dan  diskusi  akan menjelaskan  penggambaran  besarnya  skala  bahaya petir  dengan  menggunakan  metode  LD  yang didapatkan  dari  proses  pencarian  LFD  kemudian dilanjutkan  kedalam  proses  penentuan  FFD  yang merupakan  segala  bentuk  resiko  sambaran  petir terhadap  bangunan.  Sedangkan  PFD  bertujuan untuk  lebih  mempertimbangkan  hasil  yang  didapat dari  LFD  dan  FFD.  Berdasarkan  perhitungan  arah lokasi  petir  dari  masing-masing  stasiun  didapatkan 200  titik  lokasi  petir  yang  terekam  pada  tanggal 01/05/2014  –  31/07/2014,  didapatkannya  lokasi titik sambaran petir yang menjadi acuan dalam

## Vol: 3 No. 2 September 2014                                                 ISSN: 2302 - 2949
Gambar 3.1. LFD Dari Hasil 200 Data Petir Pada Tanggal 01 Mei 2014 s/d 31 Juli 2014
proses metode LD dilihat pada gambar 3.1. sebagai pemetaan  yang  ada  pada  proses  pencarian  LFD.
Lokasi titik sambaran dengan menggunakan LFD  ini  berguna  untuk  menggambarkan  skala bahaya  petir  setiap  gridnya.  Segala  bentuk  resiko dari  sambaran  petir  dicari  dengan  PFD  yang memberikan  variasi  perubahan  warna  lokasi  yang
rawan  sambaran petir pada setiap perubahan warna mewakili  banyaknya  titik  sambaran  yang  berada pada setiap gridnya antara lain :
 Warna  hijau  merupakan  warna  minimum dari kerapatan sambaran yang berisikan satu titik sambaran.
Gambar 3.2. PFD Dari Hasil 200 Data Petir Pada Tanggal 01 Mei 2014 s/d 31 Juli 2014
 Warna  Kuning  berisikan  rata-rata  lima  titik sambaran dari kerapatan sambaran.
 Warna  merah  merupakan  warna  maximum dari  kerapatan  sambaran  yang  berisikan  lebih dari sepuluh titik sambaran.
Berdasarkan warna distribusi sambaran petir dapat  dilihat  pada  gambar  3.2.  daerah  Kabupaten Agam dan Payakumbuh memiliki tingkat sambaran petir  tertinggi  pada  periode  penelitian  ini  dengan jumlah  sambaran  sebanyak  35  titik  sambaran  dari 200 titik sambaran petir.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  yang  didapatkan  dan analisa  yang  dilakukan  dari  penelitian  ini,  maka dapat disimpulkan beberapa hal sebagai berikut :
1.
Metode LD yang dirancang dapat menampilkan lokasi petir dan penggambaran besarnya skala bahaya petir.
2. Penggambaran  besarnya  skala  bahaya  petir berupa  variasi  perubahan  warna  pada  titik sambaran  dimana  warna  hijau  mewakili jumlah  minimum  kerapatan  sambaran  yang berisikan  satu  titik  sambaran  dan  warna merah mewakili jumlah maximum kerapatan sambaran  yang  berisikan  lebih  dari  sepuluh titik sambaran.
3. Berdasarkan warna distribusi sambaran petir daerah  Kabupaten  Agam  dan  Payakumbuh memiliki  tingkat  sambaran  petir  tertinggi pada  periode  penelitian  ini  dengan  jumlah sambaran  sebanyak  35  titik  sambaran  dari 200 titik sambaran petir.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terimakasih  diucapkan  atas  bantuan  dan dukungan dalam penelitian ini:
 Universitas  Andalas  yang  telah  mendanai dengan BOTPN, kontrak No. 01/UN.16/PL/U-S2,S3/2014.
 Rekan-rekan  mahasiswa  di  Laboratorium Teknik  Tegangan  Tinggi  (TTT)  Teknik Elektro  Universitas  Andalas  yang  telah membantu dalam proses penelitian.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Husni.  2002.  Mengenal  Bahaya  Petir.Jurnal Meteorologi  dan  Geofisika.  Vol  3.No.  4 Oktober - Desember 2002. Jakarta.
[2] Sugiyono,  Agani  N.  2011.  Model  Peta
Digital  Rawan  Sambaran  Petir  Dengan Menggunakan Metode Saw (Simple
Additive  Weighting)  :  Studi  Kasus  Propinsi
Lampung. Magister Ilmu Komputer Program
Pascasarjana  Universitas  Budi  Luhur  :
Lampung.  Jurnal  TELEMATIKA  MKOM Vol.4 No.1, Maret 2012.
[3] Kern  A,  Landers  UL,  Diendorfer  G.  Die neue  österreichische  Blitzschutznormung (2). Available at: http: //www.aldis.at/Blitzschu tz/Blitzschutznorm_Teil2_EJ7_08.pdf (08.05.2012).
[4] Guswanto,  Dasar  dan  Aplikasi  Sistem Informasi  Geografis  ,  Badan  Meteorologi Klimatologi dan Geofisika, 2007.
[5] Neuwirth  C,  Spitzer  W  and  Prinz  T.  2012. Lightning  Density  Distribution  and  Hazard in  an  Alpine  Region.  Available    at  : http://creativecommons.org/licenses/by- nc/3.0/ (23.10.2013).
[6] Campos D, Pinto O. Investigation about the intensity  and  location  of  the  maximum cloud-to-ground  lightning  flash  density  in the  city  of  Sao  Paolo.  Available  at:  http:// ws9.iee.usp.br/
sipdax/papersix/sessao02/2.12.pdf (08.05.2012).
[7] Kern  A,  Landers  UL,  Diendorfer  G.  Die neue  österreichische  Blitzschutznormung (2). Available at: http: //www.aldis.at/Blitzschu tz/Blitzschutznorm_Teil2_EJ7_08.pdf
(08.05.2012).
[8] Diendorfer  G.  Some  comments  on  the achievable  accuracy  of  local  ground  flash density  values.  In:  Conference  proceedings. 29th  International  Conference  on  Lightning Protection 2008.
[9] Haddad,  et.al.  2012.  New  measurements  of lightning  electric  fields  in  Florida: Waveform  characteristics,  interaction  with the  ionosphere,  and  peak  current  estimates. JOURNAL OF GEOPHYSICAL RESEARCH, VOL. 117, D10101,
doi:10.1029/2011JD017196, 2012.

## Biodata Penulis
Andrew Kurniawan Vadreas lahir di Padang tahun  1987,  memperoleh  gelar  S.Kom  dari Universitas  Putra  Indonesia  –  YPTK  Padang dan  saat  ini  sedang  menempuh  pendidikan  S2 pada  Jurusan  Teknik  Elektro  Universitas Andalas.